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基于ESVM的科技政策文本标签分类研究
引用本文:吴峰,李银生,聂永川,范通让,赵文彬,张博.基于ESVM的科技政策文本标签分类研究[J].河北省科学院学报,2018(1):1-10.
作者姓名:吴峰  李银生  聂永川  范通让  赵文彬  张博
作者单位:河北省科学技术情报研究院河北省科技信息处理实验室;石家庄铁道大学信息科学与技术学院
摘    要:文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。

关 键 词:文本标签分类  科技政策  SVM  不平衡数据

Research on text label classification of science and technology policy based on ESVM
Abstract:
Keywords:
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